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Distilbert Base Uncased Finetuned Emotion
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Distilbert Base Uncased Finetuned Emotion

Kiran146によって開発
DistilBERTベースのテキスト感情分類モデルで、emotionデータセットで微調整され、精度は92.25%を達成
テキスト分類
Transformers
オープンソースライセンス:Apache-2.0#高精度感情分類#軽量BERT#テキスト感情分析
ダウンロード数 26
リリース時間 : 3/2/2022

モデル概要

このモデルはDistilBERTベースの軽量テキスト分類モデルで、感情分析タスク専用です。emotionデータセットでの微調整により優れた性能を発揮し、迅速かつ正確な感情分類が必要なアプリケーションに適しています。

モデル特徴

高効率軽量
DistilBERTアーキテクチャに基づき、標準BERTより40%小型化されながら97%の性能を保持
高精度
emotionテストセットで92.25%の精度と92.28%のF1値を達成
高速推論
蒸留アーキテクチャ設計により推論速度が向上し、本番環境への展開に適している

モデル能力

テキスト感情分類
自然言語処理
感情分析

使用事例

ソーシャルメディア分析
ユーザーコメント感情分析
ソーシャルメディアコメントのユーザー感情傾向を分析
92%以上の感情カテゴリを正確に識別可能
カスタマーサービス
顧客フィードバック分類
顧客フィードバックの感情状態を自動分類
不満のある顧客を迅速に識別し優先対応が可能
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